- Narzędzie stworzone przez amerykańskich badaczy potrafi oszacować wiek biologiczny twarzy na podstawie zdjęcia. Czy selfie może powiedzieć o organizmie więcej niż lekarz?
- Analiza MRI z pomocą AI pokazuje, jak tłuszcz i mięśnie wpływają na ryzyko cukrzycy, chorób serca i zgonu. Dlaczego wskaźnik BMI ma być niedokładny?
- Polscy lekarze tłumaczą, czy takie technologie są potrzebne i jak mogą wpłynąć na skuteczne leczenie.
- Naukowcy, za zgodą komisji bioetycznej, uruchomili stronę badawczą, na której można przesłać zdjęcie i sprawdzić szacowany wiek biologiczny.
Twarz od dawna była dla lekarzy ważnym sygnałem kondycji pacjenta. Dziś sztuczna inteligencja potrafi zamienić tę obserwację w dane. FaceAge szacuje wiek biologiczny na podstawie zdjęcia, a analiza MRI pokazuje, jak rozmieszczenie tłuszczu i stan mięśni wiążą się z ryzykiem chorób. Najnowsze badania, opisane m.in. w "Nature Communications" i "Radiology", sugerują, że takie narzędzia mogą pomóc oceniać rokowanie w onkologii, ryzyko cukrzycy, chorób sercowo-naczyniowych i... zgonu. Potwierdzają to także w rozmowie z TVN24 polscy lekarze.
Gdy twarz staje się mapą choroby
Narzędzie FaceAge, oparte na sztucznej inteligencji, opracowali badacze ze szpitala Mass General Brigham w Stanach Zjednoczonych. Algorytm potrafi wiarygodnie oszacować wiek biologiczny na podstawie jednej fotografii, ale w najnowszych badaniach szczególne znaczenie miała nie pojedyncza ocena, lecz obserwowanie zmian zachodzących w czasie. Naukowcy sprawdzali, jak wygląd twarzy pacjentów zmienia się między kolejnymi zdjęciami i czy tempo tych zmian może mieć znaczenie prognostyczne.
W analizie uwzględniono dwa parametry. Pierwszy to FAD, czyli FaceAge Deviation - odchylenie wieku twarzy od wieku metrykalnego. Pokazuje ono, czy na pojedynczym zdjęciu pacjent wygląda biologicznie starzej albo młodziej, niż wynikałoby to z daty urodzenia. Drugi parametr to FAR, czyli Face Aging Rate - tempo starzenia się twarzy w czasie. Badanie objęło 2279 pacjentów onkologicznych poddawanych radioterapii. Zdjęcia wykonywano rutynowo przed kolejnymi cyklami leczenia, dzięki czemu algorytm mógł porównać, jak zmieniał się wygląd pacjentów w trakcie terapii.
Wyniki pokazały wyraźną zależność. Twarze pacjentów z nowotworami starzały się średnio o 40 procent szybciej, niż wynikałoby to z ich wieku chronologicznego. Im szybsze było to tempo, tym niższe okazywało się prawdopodobieństwo przeżycia. Związek był najsilniej widoczny wtedy, gdy między analizowanymi zdjęciami mijały co najmniej dwa lata.
Podobny kierunek przyniosła inna analiza, opublikowana w "Journal of the National Cancer Institute", obejmująca ponad 24 500 pacjentów onkologicznych po 60. roku życia. U osób, którym algorytm przypisał wiek twarzy co najmniej o 10 lat wyższy od wieku metrykalnego, wyniki przeżycia były znacznie gorsze. Lepiej rokowali natomiast pacjenci, u których różnica między wiekiem twarzy a wiekiem chronologicznym była mniejsza.
Dr Raymond Mak, współautor publikacji, radioonkolog w Mass General Brigham Cancer Institute i członek programu Sztucznej Inteligencji w Medycynie, podkreśla, że śledzenie takich zmian może pozwolić oceniać stan zdrowia pacjenta niemal w czasie rzeczywistym. W przyszłości FaceAge mógłby wspierać lekarzy w planowaniu leczenia, rozmowie z pacjentem oraz ustalaniu, jak częste i intensywne powinny być kontrole onkologiczne.
Cyfrowe oko lekarza
Wprowadzenie sztucznej inteligencji do medycyny może znacząco ułatwić codzienną pracę lekarzy. Prof. Konrad Rejdak, kierownik Katedry i Kliniki Neurologii Uniwersytetu Medycznego w Lublinie, w Faktach TVN zwraca uwagę, że podczas jednej, zwykle krótkiej wizyty, lekarz nie jest w stanie ocenić wszystkich funkcji organizmu pacjenta, w tym sprawności fizycznej czy poznawczej. - A gdybyśmy mieli aplikację, która "sczyta" z telefonu takie dane, no to wiemy już bardzo dużo - mówi.
Smartfony i aplikacje zdrowotne już dziś mogą rejestrować sygnały istotne z medycznego punktu widzenia: wychwytywać w nocy objawy bezdechu sennego, analizować zmiany w głosie mogące świadczyć o mikroudarach czy rozpoznawać wzorce zachowań sugerujące problemy psychiczne. Telefon, który pacjent ma przy sobie przez większość dnia, staje się więc potencjalnym źródłem wiedzy o jego sprawności i codziennym funkcjonowaniu. FaceAge wpisuje się w ten sam kierunek, a analiza twarzy zaproponowana przez naukowców z Harvardu to pierwszy etap takiej diagnozy, która może dostarczać prostych, nieinwazyjnych informacji pomocnych w monitorowaniu zdrowia.
Na szczególne znaczenie takich narzędzi zwraca uwagę także prof. Tomasz Dzierżanowski, kierownik Kliniki Medycyny Paliatywnej Warszawskiego Uniwersytetu Medycznego. W rozmowie z TVN24 wskazuje, że "jest ogromna potrzeba rozwoju technologii opartych na sztucznej inteligencji". - Pozwoliłyby nam na podstawie obserwacji określić choćby zbliżanie się końca życia - mówi lekarz. Jak podkreśla, taka wiedza nie służy wyłącznie statystyce. Może być kluczowa dla lekarzy, którzy muszą dostosować leczenie do rzeczywistego stanu chorego i zadbać o jego godność.
Ocena wieku biologicznego może więc mieć w onkologii bardzo praktyczne znaczenie. Pozwala nie tylko lepiej opisać kondycję pacjenta, ale także, przynajmniej orientacyjnie, ocenić jego rokowanie. To z kolei może wpływać na decyzje dotyczące intensywności terapii, dalszego leczenia i opieki.
Pożegnanie z BMI? AI patrzy głębiej pod skórę
Podczas gdy FaceAge skupia się na powierzchni twarzy, naukowcy z Uniwersyteckiego Centrum Medycznego we Fryburgu zajrzeli do wnętrza ciała. Wykorzystali sztuczną inteligencję do analizy skanów MRI (obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego) całego ciała ponad 66 tys. osób. Celem było stworzenie możliwie najdokładniejszej mapy pokazującej, jak tłuszcz i mięśnie rozmieszczają się w organizmie w zależności od wieku, płci i wzrostu. Badacze udostępnili także internetowy kalkulator wskaźników składu ciała, skorygowanych o te parametry. Jak wyjaśniają, ma on wspierać przyszłe badania i przyspieszyć zastosowanie wyników w praktyce klinicznej.
To ważne, bo przez lata ryzyko kardiometaboliczne oceniano głównie za pomocą BMI. Jak podkreśla dr Jakob Weiss, radiolog z Uniwersyteckiego Centrum Medycznego we Fryburgu, wskaźnik ten jest łatwy do obliczenia, ale nie pokazuje rzeczywistego składu ciała. Nie mówi, ile pacjent ma mięśni, jaka jest ich jakość ani gdzie gromadzi się tkanka tłuszczowa. A właśnie te informacje mogą mieć duże znaczenie dla oceny zdrowia.
Analiza badaczy, opisana w "Radiology", wykazała, że wysoki poziom tłuszczu trzewnego, czyli tkanki tłuszczowej otaczającej narządy wewnętrzne, wiązał się z 2,26-krotnie większym ryzykiem rozwoju cukrzycy. Wysoki poziom tłuszczu śródmięśniowego zwiększał 1,54-krotnie ryzyko poważnych zdarzeń sercowo-naczyniowych, a niska masa mięśni szkieletowych wiązała się z 1,44-krotnie wyższą śmiertelnością z dowolnej przyczyny. Jak zaznacza dr Matthias Jung, znaczenie ma więc nie tylko ilość mięśni, ale także ich jakość.
Praktyczne znaczenie tej metody polega na tym, że nie zawsze wymaga ona dodatkowego badania. Naukowcy wskazują, że dane o składzie ciała można wydobywać z rutynowych skanów CT lub MRI, wykonywanych z innych powodów, na przykład podczas diagnostyki jamy brzusznej czy klatki piersiowej. AI pozwala więc wykorzystać informacje, które już znajdują się w obrazie, ale dotąd zwykle nie były mierzone ani opisywane.
Takie podejście może pomóc m.in. w onkologii, kardiologii i diabetologii. Może też być przydatne u pacjentów stosujących nowoczesne leki na otyłość, np. agonistów GLP-1, bo pozwala odróżnić pożądaną utratę tkanki tłuszczowej od niekorzystnej utraty masy mięśniowej.
Jak sprawdzić swój wiek biologiczny?
Nauka coraz częściej wychodzi poza laboratorium. Zespół z Harvardu, działając za zgodą komisji bioetycznej, uruchomił portal faceage.bwh.harvard.edu, na którym można przesłać własne zdjęcie i sprawdzić szacowany wiek biologiczny. Nie chodzi jednak wyłącznie o ciekawość użytkowników. To część projektu badawczego, który ma pomóc lepiej zrozumieć, jak "wiek twarzy" wiąże się ze stanem zdrowia nie tylko u pacjentów onkologicznych, lecz także u osób zdrowych i chorych przewlekle.
Zarówno FaceAge, jak i cyfrowa analiza skanów MRI pokazują, w jakim kierunku zmierza diagnostyka przyszłości. Dane, które dotąd pozostawały trudno uchwytne albo w ogóle nie były rutynowo oceniane, mogą stać się dodatkowym źródłem wiedzy o kondycji pacjenta. Zanim jednak takie narzędzia trafią do powszechnego użycia, konieczne będą dalsze badania, jasne zasady i regulacje prawne oraz świadoma zgoda pacjentów na przetwarzanie bardzo wrażliwych danych.